陳志泉 林藝妹 林聯(lián)發(fā)
(1.石獅市氣象局,福建 泉州 362700;2.安溪縣氣象局,福建 泉州 362400)
晉江深滬灣至惠安近海是泉州市主要的牡蠣養(yǎng)殖區(qū),海區(qū)天然蠣苗資源十分豐富。其中,石獅地區(qū)采苗場(chǎng)分布于石獅永寧鎮(zhèn)深滬灣梅林至港邊海域,以垂下式養(yǎng)殖為主。石獅全市牡蠣養(yǎng)殖面積達(dá)5000余畝,年均產(chǎn)量約2.6萬噸。牡蠣養(yǎng)殖與氣象條件息息相關(guān)。據(jù)石獅當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn),每年4~5月(谷雨~立夏時(shí)節(jié)),當(dāng)海水溫度達(dá)到20~27℃,pH 7.8~8.4,為牡蠣繁殖盛期,適宜附苗,其中溫度在22~25℃為最佳。水溫作為牡蠣附苗的一個(gè)重要的影響因子,氣象因子對(duì)其有著明顯的影響。
近幾年,國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果都將水溫的主要影響要素歸因于氣溫,研究水溫與氣溫之間的關(guān)系。Mohseni 和 Stefan[1]利用線性函數(shù)較好地描述了氣溫在 0~20℃變化時(shí)水溫和氣溫的關(guān)系,氣溫變化范圍更多情況下則用“S形”曲線揭示了水溫與氣溫的關(guān)系。商兆堂等[2]建立了近海岸海水溫度、沿海灘涂養(yǎng)殖池水溫與氣象站氣溫的關(guān)系;孫大明等[3]建立了長(zhǎng)江上游水溫與氣溫的關(guān)系模型;張德林等[4]研究了上海地區(qū)設(shè)施魚塘冬春季水溫與氣溫的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。
石獅牡蠣養(yǎng)殖作為當(dāng)?shù)靥厣a(chǎn)養(yǎng)殖之一,氣象因子對(duì)其附苗有重要影響。本文主要研究石獅牡蠣附苗期水溫趨勢(shì)特征,通過逐步回歸法建立水溫與氣象要素的預(yù)報(bào)模型,并對(duì)水溫預(yù)報(bào)模型進(jìn)行檢驗(yàn)訂正,以期提高牡蠣附苗期氣象服務(wù)質(zhì)量,為當(dāng)?shù)啬迪狆B(yǎng)殖戶附苗提供參考依據(jù),節(jié)約生產(chǎn)成本。
本文使用的數(shù)據(jù)包括2016—2020年極軌氣象衛(wèi)星NOAA AVHRR高分辨率4~5月逐日平均SST數(shù)據(jù),2020年4~9月永寧站水質(zhì)監(jiān)測(cè)設(shè)備的水溫逐小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以及永寧鎮(zhèn)區(qū)域站氣溫、降水、風(fēng)向風(fēng)速等自動(dòng)站數(shù)據(jù)。
使用2020年4~9月逐日實(shí)況平均水溫對(duì)牡蠣附苗期水溫特征進(jìn)行分析,掌握附苗期水溫變化概況,并結(jié)合近五年遙感水溫?cái)?shù)據(jù)初步了解附苗期大致日期。同時(shí)分別對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)站2020年4~5月及4~9月逐日實(shí)況水溫(5月下旬除外)和區(qū)域站資料采用逐步回歸方法建立水溫預(yù)報(bào)模型,利用水溫預(yù)報(bào)模型對(duì)2020年5月下旬水溫進(jìn)行模擬預(yù)報(bào),并與實(shí)況水溫對(duì)比開展檢驗(yàn)評(píng)估。
石獅牡蠣養(yǎng)殖區(qū)2020年4~9月實(shí)況水溫和氣溫日平均變化顯示(圖1),水溫變化幅度較氣溫平緩得多,4月至6月中旬左右,隨著氣溫的明顯回升,水溫也明顯呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。其中,4~5月附苗期水溫存在階段性下降特點(diǎn),在服務(wù)預(yù)報(bào)中應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。6月中旬至9月中旬氣溫整體偏高,水溫雖上下波動(dòng),但總體變化趨勢(shì)不大,9月中旬以后,水溫隨氣溫開始呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。同時(shí)也可看出,水溫變化較氣溫有明顯的滯后性,滯后時(shí)間大致在兩天以內(nèi)。
圖1 2020年4~9月石獅牡蠣養(yǎng)殖區(qū)實(shí)況水溫變化
從當(dāng)?shù)仞B(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)來看,海水溫度達(dá)到20~27℃為牡蠣繁殖盛期,最佳附苗水溫為22~25℃,因此20℃和22℃為采苗氣象服務(wù)的關(guān)鍵水溫節(jié)點(diǎn)。為進(jìn)一步了解附苗最佳水溫的出現(xiàn)日期,對(duì)近五年的衛(wèi)星遙感水溫(取118.75°E、24.75°N的格點(diǎn)值)以連續(xù)三天日平均水溫達(dá)20℃和22℃的第一天出現(xiàn)日期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果表明,近五年20℃水溫最早出現(xiàn)在4月15日,最晚在4月30日;而22℃水溫最早出現(xiàn)在4月23日,最晚在5月7日,因此牡蠣附苗最佳時(shí)期為4月下旬至5月上旬。但從養(yǎng)殖區(qū)2020年4~5月遙感水溫與實(shí)況水溫對(duì)比來看(圖2),遙感水溫和實(shí)況水溫的變化趨勢(shì)雖基本接近,但除了5月中旬個(gè)別時(shí)段遙感水溫低于實(shí)況水溫之外,其余時(shí)段遙感水溫與實(shí)況水溫相比都略有偏高,最大誤差出現(xiàn)在4月27日,達(dá)1.67℃。因此上述附苗期最佳水溫出現(xiàn)的實(shí)際時(shí)間會(huì)延后幾日。這與宋傳福[5]、詹建雄[6]等研究結(jié)果基本一致。
圖2 2020年4~5月石獅牡蠣養(yǎng)殖區(qū)遙感水溫與實(shí)況水溫變化曲線
石獅牡蠣以垂下式養(yǎng)殖為主,主要分布在近海淺層海水中,由于海洋局目前僅提供未來一天的水溫預(yù)報(bào)產(chǎn)品,不利于養(yǎng)殖戶及時(shí)判斷未來水溫變化提前做好附苗準(zhǔn)備。對(duì)此,本文利用2020年4~5月和4~9月永寧養(yǎng)殖區(qū)水溫監(jiān)測(cè)設(shè)備的逐日平均水溫?cái)?shù)據(jù)及質(zhì)控后的氣溫、雨量等區(qū)域站數(shù)據(jù)(均不含5月下旬?dāng)?shù)據(jù),用于后期檢驗(yàn))通過逐步回歸,建立水溫與氣象要素之間的預(yù)報(bào)模型。
為獲取預(yù)報(bào)第一天的水溫回歸方程,以當(dāng)日實(shí)況水溫為因變量,將可能對(duì)當(dāng)日實(shí)況水溫?cái)?shù)據(jù)造成影響的當(dāng)日實(shí)況最高氣溫、最低氣溫、前1~3日實(shí)況最高氣溫、最低氣溫、雨量及前一日實(shí)況水溫等因子作為自變量通過逐步回歸法建立回歸方程。在本次回歸分析中,當(dāng)日實(shí)況水溫作為因變量,把自變量取值帶入回歸方程后,通過計(jì)算所獲得的數(shù)值即為預(yù)報(bào)值。殘差是實(shí)況值與預(yù)報(bào)值的差。在線性回歸中,殘差應(yīng)該滿足正態(tài)分布,而且全體個(gè)案的殘差之和為0。
回歸方程的質(zhì)量取決于判定系數(shù)R2的大小,R2計(jì)算公式如下:
R2值在0~1之間,其值越接近1,表示殘差的比例越低,即回歸方程的擬合程度越高,回歸值越能貼近觀測(cè)值,更能體現(xiàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。在一般的應(yīng)用中,R2>0.6就表示回歸方程有較好的質(zhì)量。在回歸分析時(shí),每個(gè)自變量都有自己的t值,t值以相應(yīng)自變量的偏回歸系數(shù)與其標(biāo)準(zhǔn)誤差的比值來表示。在一般的線性回歸分析中,t的絕對(duì)值應(yīng)該大于1.96。如果某個(gè)自變量t的絕對(duì)值小于1.96,表示這個(gè)自變量對(duì)方程的影響很小,為非必需自變量,應(yīng)該盡可能把它從方程中剔除。
本次逐步回歸最終保留前一日平均水溫、當(dāng)日實(shí)況最低氣溫兩個(gè)自變量求得的回歸方程:
t0=1.668+0.788×t-1+0.144×T0min
式中,t0表示當(dāng)日實(shí)況水溫,t-1表示前一日實(shí)況水溫,T0min表示當(dāng)日實(shí)況最低氣溫。該方程R2=0.977,表示擬合程度很高。
因此,未來第一天水溫預(yù)報(bào)方程為:
X1=1.668+0.788×t0+0.144×T1min
式中,X1表示未來第一天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)日實(shí)況水溫,T1min表示未來第一天預(yù)報(bào)最低氣溫。
同理求得未來第二天的水溫預(yù)報(bào)方程(R2=0.961):
X2=2.357+0.668×t0+0.239×T2min
式中,X2表示未來第二天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)日實(shí)況水溫,T2min表示未來第二天預(yù)報(bào)最低氣溫。
未來第三天的水溫預(yù)報(bào)方程(R2=0.955):
X3=1.733+0.618×t0+0.106×T3max+0.197×T2min
式中,X3表示未來第三天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)天實(shí)況水溫,T3max表示未來第三天預(yù)報(bào)最高氣溫,T2min表示未來第二天預(yù)報(bào)最低氣溫。
按照上述的逐步回歸分析方法,以4~9月永寧養(yǎng)殖區(qū)水溫監(jiān)測(cè)設(shè)備的逐日平均水溫?cái)?shù)據(jù)及質(zhì)控后的氣溫、雨量等區(qū)域站數(shù)據(jù)(均不含5月下旬?dāng)?shù)據(jù))為基礎(chǔ),得到未來第一天水溫預(yù)報(bào)方程(R2=0.99,表示擬合程度很高):
X1=0.567+0.879×t0+0.042×T1max+0.095×T1min-0.043×T-2min
式中,X1表示未來第一天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)日實(shí)況水溫,T1max表示未來第一天預(yù)報(bào)最高氣溫,T1min表示未來第一天預(yù)報(bào)最低氣溫,T-2min表示前兩天實(shí)況最低氣溫。
同理求得未來第二天的水溫預(yù)報(bào)方程(R2=0.979):
X2=1.485+0.712×t0+0.16×T2min+0.063×T2max
式中,X2表示未來第二天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)日實(shí)況水溫,T2min表示未來第二天預(yù)報(bào)最低氣溫,T2max表示未來第二天預(yù)報(bào)最高氣溫。
未來第三天的水溫預(yù)報(bào)方程如下(R2=0.973):
X3=2.576+0.61×t0+0.18×T3min+0.189×T2min-0.075×T0min
式中,X3表示未來第三天預(yù)報(bào)水溫,t0表示制作預(yù)報(bào)當(dāng)天實(shí)況水溫,T3min表示未來第三天預(yù)報(bào)最低氣溫,T2min表示未來第二天預(yù)報(bào)最低氣溫。T0min表示當(dāng)天實(shí)況最低氣溫。
為了檢驗(yàn)上述水溫預(yù)報(bào)模型的優(yōu)劣性,利用預(yù)報(bào)方程對(duì)2020年5月下旬(共計(jì)11天)的平均水溫開展模擬預(yù)報(bào),預(yù)報(bào)方程中的自變量均按歷史實(shí)況值進(jìn)行運(yùn)算,預(yù)報(bào)值與實(shí)況水溫繪制成散點(diǎn)圖進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比結(jié)果如圖3所示。為描述方便,將基于4~5月和4~9月數(shù)據(jù)的水溫預(yù)報(bào)模型分別簡(jiǎn)述為模型1和模型2。從圖3a未來第一天的水溫預(yù)報(bào)值與實(shí)況值散點(diǎn)在y=x線兩側(cè)的分布來看,模型1預(yù)報(bào)值比實(shí)況值略高,而模型2的預(yù)報(bào)值較實(shí)況值略低,5月下旬模擬預(yù)報(bào)誤差總和分別為2.39℃和2.40℃,但對(duì)于實(shí)況水溫在24℃以下的預(yù)報(bào),模型2更貼近實(shí)況。
從圖3b來看,實(shí)況水溫在24℃以下的預(yù)報(bào),兩個(gè)模型的預(yù)報(bào)值十分接近;但對(duì)于實(shí)況在24℃以上時(shí),兩個(gè)模型的預(yù)報(bào)值均偏低,5月下旬的兩個(gè)模擬預(yù)報(bào)誤差總和分別為-5.01℃和-4.24℃。而圖3c與圖3b的表現(xiàn)相似,模型1和模型2的誤差總和分別為-4.55℃和-4.11℃。
(a) (b) (c)
由于牡蠣附苗的實(shí)況水溫在24℃以下,總體而言,模型2較模型1具有更好的表現(xiàn),同時(shí)也具有較高的擬合度。雖然預(yù)報(bào)過程中的自變量采用歷史實(shí)況值,但目前氣象部門對(duì)未來三天的氣溫預(yù)報(bào)已具備較高的準(zhǔn)確率,因此模型2在一定程度上可用于開展附苗期水溫預(yù)報(bào)。
①石獅牡蠣養(yǎng)殖區(qū)水溫從4月至6月中旬呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。其中,4~5月附苗期水溫仍存在階段性下降的特點(diǎn)。9月中旬以后,水溫隨氣溫開始呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。同時(shí)水溫變化較氣溫有明顯的滯后性,滯后時(shí)間大致在2天以內(nèi)。
②遙感水溫?cái)?shù)據(jù)反映了牡蠣附苗最適宜時(shí)期大致在4月下旬至5月上旬,但遙感水溫與實(shí)況水溫相比略有偏高,因此附苗期最佳水溫出現(xiàn)的實(shí)際時(shí)間會(huì)延后幾日。
③從兩個(gè)建立的水溫模型和檢驗(yàn)評(píng)估來看,基于4~9月基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建立的模型預(yù)報(bào)精度較好,可用于牡蠣附苗期水溫預(yù)報(bào)。
④由于本地牡蠣養(yǎng)殖區(qū)水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)建站時(shí)間晚,數(shù)據(jù)樣本數(shù)量相對(duì)較少,未來可根據(jù)樣本數(shù)量的增加對(duì)水溫預(yù)報(bào)模型做進(jìn)一步修正,為養(yǎng)殖戶提供更加準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)服務(wù)。